9.周冬《生成树的计数及其应用》

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大牛为你推荐十本最适合信息学竞赛的书籍

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1. 信息学竞赛书籍

1) 《全国信息学奥林匹克联赛》系列

【作者】吴文虎王建德

【简介】全书对试题进行了类型归纳,并分上、下两册出版。上册包括基础类试题、数据结构类试题、搜索类试题和动态程序设计类试题。下册包括计算几何类试题和构造类试题。全书对每种类型试题作了简要的介绍,所有的试题都给出了具体的算法分析和相应的源代码。本书既适合教师辅导学生使用,也适合参加信息学奥林匹克竞赛的学生自学。

2) 《信息学奥林匹克教程》系列

【作者】向期中吴耀斌曹利国朱全民

【简介】该套教程根据NOIP、NOI及IOI的要求,以算法为主线,以习题分析为载体,深入浅出,既有各个算法设计基本思路的讲解及对求解问题的分析,又给出了具体的编程思路与参考程序。其中,第三册提高篇主要针对提高竞赛水平的学生,详细阐述了基本算法设计策略、搜索及搜索优化方法、图论算法处理及其动态规划的应用等内容,为适应信息学竞赛新的发展的需要,还简单介绍了Linux 操作系统、Gcc、Free Pascal编程环境。并附有联系测试题。

3) 《全国青少年信息学奥林匹克联赛培训教材》系列

【作者】吴再陵

【简介】本系列丛书是由中国计算机学会委托江苏省青少年科技中心编写的一套信息学奥林匹克辅导参考书。本丛书注重系统性、入门性与实用性,始终围绕编程实践,以算法分析为主线,讲思想、讲方法,侧重基础联系,引导学生在参与的实践中掌握科学思维方法,

提高使用计算机的能力。本书主要围绕PASCAL语言,深入浅出地讲解程序设计,是入门者不可多得的一本好书。本书是专门针对PASCAL语言学习的一本习题集,给出了具体的算法分析和参考程序清单。

离散数学中的生成树与生成树计数

离散数学中的生成树与生成树计数

离散数学是计算机科学中的重要学科,其中生成树是一个重要的概念。在图论中,生成树是一棵树,它包含了图中的所有顶点,并且是由图边组成的无环连

通子图。生成树在图论中有着重要的应用,特别是在计算机网络、运筹学和电

路设计等领域。

生成树的概念与基础就是组成它的边是有限的,并且连接图中的所有顶点,但

没有形成圈回到起点。生成树通常是用来描述一个系统的最小连接方式。生成

树可以应用于计算机网络的设计中,用于构建最小生成树算法,以便在网络中

选择最小的数据传输路径。此外,在运筹学中,生成树被用于求解最小生成树

问题,即为一个加权图找到一棵包含所有顶点的生成树,使得树中边的权重之

和最小。

在离散数学中,生成树计数是一个重要的研究分支。生成树计数是指对给定图,计算其生成树的数目。生成树计数的问题可以通过使用基于图论和组合数学的

算法来解决。通常,生成树计数的问题与相应图的特性和性质密切相关。

对于一个简单图来说,如果图中任意两点之间至少有一条边,那么该图一定存

在生成树。对于有 n 个顶点的连通图来说,它的生成树数量可以通过Cayley

公式计算得到。Cayley公式表明,一个有 n 个标号的顶点的完全图的生成树

数量等于 n^(n-2)。而对于非完全图,生成树的计数问题则较为困难。

在处理非完全图的生成树计数问题时,可以使用基于递归和动态规划的算法来

解决。一个常见的方法是使用Kirchhoff矩阵树定理,它将生成树计数的问题

转化为计算矩阵的行列式的问题。Kirchhoff矩阵树定理提供了一种计算给定

图的生成树数目的有效算法,通过计算图的基尔霍夫矢量的一个特征值,可以

NOI国家集训队论文分类(至2008)(摘抄自C博客)

NOI国家集训队论文分类(至2008)(摘抄自C博客)

摘抄自C博客

组合数学

计数与统计

2001 - 符文杰:《Pólya原理及其应用》

2003 - 许智磊:《浅谈补集转化思想在统计问题中的应用》

2007 - 周冬:《生成树的计数及其应用》

2008 - 陈瑜希《Pólya计数法的应用》

数位问题

2009 - 高逸涵《数位计数问题解法研究》

2009 - 刘聪《浅谈数位类统计问题》

动态统计

2004 - 薛矛:《解决动态统计问题的两把利刃》

2007 - 余江伟:《如何解决动态统计问题》

博弈

2002 - 张一飞:《由感性认识到理性认识——透析一类搏弈游戏的解答过程》2007 - 王晓珂:《解析一类组合游戏》

2009 - 曹钦翔《从“k倍动态减法游戏”出发探究一类组合游戏问题》

2009 - 方展鹏《浅谈如何解决不平等博弈问题》

2009 - 贾志豪《组合游戏略述——浅谈SG游戏的若干拓展及变形》

母函数

2009 - 毛杰明《母函数的性质及应用》

拟阵

2007 - 刘雨辰:《对拟阵的初步研究》

线性规划

2007 - 李宇骞:《浅谈信息学竞赛中的线性规划——简洁高效的单纯形法实现与应用》

置换群

2005 - 潘震皓:《置换群快速幂运算研究与探讨》

问答交互

2003 - 高正宇:《答案只有一个——浅谈问答式交互问题》

猜数问题

2003 - 张宁:《猜数问题的研究:一题的推广》

2006 - 龙凡:《一类猜数问题的研究》

数据结构

数据结构

2005 - 何林:《数据关系的简化》

2006 - 朱晨光:《基本数据结构在信息学竞赛中的应用》

2007 - 何森:《浅谈数据的合理组织》

2008 - 曹钦翔《数据结构的提炼与压缩》

《生成树算法》课件

《生成树算法》课件

深度优先搜索
介绍深度优先搜索算法的原理和应用。
广度优先搜索
讲解广度优先搜索算法的原理和实际运用。
Kruskal算法
详细解释Kruskal算法在生成最小生成树中 的作用。
Prim算法
介绍Prim算法的思想和实现方式。
算法的应用领域
1
网络设计
探讨生成树算法在计算机网络设计中的实际应用。
2
路由选择
讲解生成树算法在路由选择中的重要性和效果。
Байду номын сангаас
总结和展望
总结生成树算法的重要性和应用领域,并展望未来可能的研究方向。
3
数据聚类
探索生成树算法在数据聚类问题中的应用场景。
算法的复杂度分析
• 讲解生成树算法的时间复杂度。 • 详细解析生成树算法的空间复杂度。
算法实现示例
使用Python实现深度优先搜索
展示如何使用Python编写深度优先搜索算法的 示例代码。
使用Java实现广度优先搜索
展示如何使用Java编写广度优先搜索算法的示 例代码。
《生成树算法》PPT课件
欢迎来到《生成树算法》的PPT课件!本课程将介绍生成树算法的概述、常用 算法、应用领域以及复杂度分析。让我们开始探索这个有趣且实用的主题吧!
算法概述
1
什么是生成树算法
介绍生成树算法的概念和基本原理。

NOI国家集训队论文分类(至2008)(摘抄自C博客)

NOI国家集训队论文分类(至2008)(摘抄自C博客)

NOI国家集训队论文分类(至2008)

摘抄自C博客

组合数学

计数与统计

2001 - 符文杰:《Polya原理及其应用》

2003 -许智磊:《浅谈补集转化思想在统计问题中的应用》

2007 -周冬:《生成树的计数及其应用》

2008 - 陈瑜希《Polya计数法的应用》

数位问题

2009 -高逸涵《数位计数问题解法研究》

2009 -刘聪《浅谈数位类统计问题》

动态统计

2004 -薛矛:《解决动态统计问题的两把利刃》

2007 -余江伟:《如何解决动态统计问题》

博弈

2002 -张一飞:《由感性认识到理性认识一一透析一类搏弈游戏的解答过程》2007 -王晓珂:《解析一类组合游戏》

2009 -曹钦翔《从“k倍动态减法游戏”出发探究一类组合游戏问题》

2009 -方展鹏《浅谈如何解决不平等博弈问题》

2009 -贾志豪《组合游戏略述一一浅谈SG游戏的若干拓展及变形》母函数

2009 -毛杰明《母函数的性质及应用》

拟阵

2007 -刘雨辰:《对拟阵的初步研究》

线性规划

2007 -李宇骞:《浅谈信息学竞赛中的线性规划一一简洁高效的单纯形法实现与应用》

置换群

2005 -潘震皓:《置换群快速幕运算研究与探讨》

问答交互

2003 -高正宇:《答案只有一个一一浅谈问答式交互问题》

猜数问题

2003 -张宁:《猜数问题的研究:< 聪明的学生> 一题的推广》

2006 -龙凡:《一类猜数问题的研究》

数据结构

数据结构

2005 -何林:《数据关系的简化》

2006 -朱辰光:《基本数据结构在信息学竞赛中的应

用》

2007 -何森:《浅谈数据的合理组织》

生成树的计数及其应用

生成树的计数及其应用

生成树的计数及其应用

安徽周冬目录

生成树的计数及其应用 (1)

目录 (1)

摘要 (2)

关键字 (2)

问题的提出 (2)

[例一]高速公路(SPOJ p104 Highways) (2)

[分析] (2)

预备知识 (2)

排列 (3)

行列式 (4)

新的方法 (7)

介绍 (7)

证明 (9)

理解 (12)

具体应用 (12)

[例二]员工组织(UVA p10766 Organising the Organisation) (13)

[分析] (13)

[例三]国王的烦恼(原创) (13)

[分析] (14)

总结 (14)

参考文献 (14)

摘要

在信息学竞赛中,有关生成树的最优化问题如最小生成树等是我们经常遇到的,而对生成树的计数及其相关问题则少有涉及。事实上,生成树的计数是十分有意义的,在许多方面都有着广泛的应用。本文从一道信息学竞赛中出现的例题谈起,首先介绍了一种指数级的动态规划算法,然后介绍了行列式的基本概念、性质,并在此基础上引入Matrix-Tree定理,同时通过与一道数学问题的对比,揭示了该定理所包含的数学思想。最后通过几道例题介绍了生成树的计数在信息学竞赛中的应用,并进行总结。

关键字

生成树的计数Matrix-Tree定理

问题的提出

[例一]高速公路(SPOJ p104 Highways)

一个有n座城市的组成国家,城市1至n编号,其中一些城市之间可以修建高速公路。现在,需要有选择的修建一些高速公路,从而组成一个交通网络。你的任务是计算有多少种方案,使得任意两座城市之间恰好只有一条路径?

数据规模:1≤n≤12。

【开题报告】最小生成树算法及其应用

【开题报告】最小生成树算法及其应用

开题报告

信息与计算科学

最小生成树算法及其应用

一、综述本课题国内外研究动态, 说明选题的依据和意义

最小生成树(minimum spanning tree,MST)是计算机学科中一重要内容, 其算法也是重要的计算方法, 是现代科学中比较热门的研究方向.

一个有个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,

且包含原图中的所有个n n 结点, 并且有保持图联通的最少的边.

许多应用问题都是一个求五项连通图的最小生成树问题. 例如: 要在个城市之间铺设n 光缆, 主要目标是要使这个城市的任意两个之间都可以通信, 但铺设光缆的费用很高, n 且各个城市之间铺设光缆的费用不同; 另一个目标是要使铺设光缆的总费用最低. 这就需要找到带权的最小生成树.

MST 性质: 最小生成树性质: 设是一个连通网络, 是顶点集的一个真(,)G V E =U V 子集. 若是中一条“一个端点在中(例如: ), 另一个端点不在中”的边(,)n u v G U u U ∈U (例如:), 且具有最小权值, 则一定存在的一棵最小生成树包括此边v V U ∈-(,)u v G .

(,)u v 求MST 的一般算法可描述为: 针对图, 从空树开始, 往集合中逐条选择并G T T 加入条安全边, 最终生成一棵含条边的MST.

1n -(,)u v 1n -当一条边加入时, 必须保证仍是MST 的子集, 我们将这样的边称(,)u v T {}(,)T u v 为的安全边. 其中主要有两种算法: Prim 算法和Kruskal 算法.

T Prim 算法: 该算法由Prim 提出, 但事实上Jarnik 于1930年更早提出. 用于求无向图的最小生成树.

树的实现及其应用

树的实现及其应用

树的实现及其应用

树(Tree)是一种非常重要的数据结构,它在计算机科学中有着

广泛的应用。树是由节点(Node)和边(Edge)组成的一种层次结构,其中一个节点可以有零个或多个子节点。树结构中最顶层的节点称为

根节点(Root),最底层的节点称为叶节点(Leaf),除了根节点外,每个节点有且仅有一个父节点。

一、树的基本概念

在树的结构中,每个节点可以有多个子节点,这些子节点又可以有自

己的子节点,以此类推,形成了树的层次结构。树的基本概念包括以

下几个要点:

1. 根节点(Root):树结构的最顶层节点,没有父节点。

2. 叶节点(Leaf):树结构的最底层节点,没有子节点。

3. 父节点(Parent):一个节点的直接上级节点。

4. 子节点(Child):一个节点的直接下级节点。

5. 兄弟节点(Sibling):具有相同父节点的节点互为兄弟节点。

6. 子树(Subtree):树中的任意节点和它的子节点以及这些子节点

的子节点构成的子树。

7. 深度(Depth):从根节点到某个节点的唯一路径的边的数量。

8. 高度(Height):从某个节点到叶节点的最长路径的边的数量。

二、树的实现

树的实现可以通过多种方式来完成,其中最常见的是使用节点和指针

的方式来表示树结构。在实际编程中,可以通过定义节点类(Node

Class)来表示树的节点,然后通过指针来连接各个节点,从而构建出完整的树结构。下面是一个简单的树节点类的示例代码:

```python

class TreeNode:

def __init__(self, value):

生成树的计数及其应用

生成树的计数及其应用

生成树的计数及其应用

安徽周冬目录

生成树的计数及其应用 (1)

目录 (1)

摘要 (2)

关键字 (2)

问题的提出 (2)

[例一]高速公路(SPOJ p104 Highways) (2)

[分析] (2)

预备知识 (2)

排列 (3)

行列式 (4)

新的方法 (7)

介绍 (7)

证明 (9)

理解 (12)

具体应用 (12)

[例二]员工组织(UVA p10766 Organising the Organisation) (13)

[分析] (13)

[例三]国王的烦恼(原创) (13)

[分析] (14)

总结 (14)

参考文献 (14)

摘要

在信息学竞赛中,有关生成树的最优化问题如最小生成树等是我们经常遇到的,而对生成树的计数及其相关问题则少有涉及。事实上,生成树的计数是十分有意义的,在许多方面都有着广泛的应用。本文从一道信息学竞赛中出现的例题谈起,首先介绍了一种指数级的动态规划算法,然后介绍了行列式的基本概念、性质,并在此基础上引入Matrix-Tree定理,同时通过与一道数学问题的对比,揭示了该定理所包含的数学思想。最后通过几道例题介绍了生成树的计数在信息学竞赛中的应用,并进行总结。

关键字

生成树的计数Matrix-Tree定理

问题的提出

[例一]高速公路(SPOJ p104 Highways)

一个有n座城市的组成国家,城市1至n编号,其中一些城市之间可以修建高速公路。现在,需要有选择的修建一些高速公路,从而组成一个交通网络。你的任务是计算有多少种方案,使得任意两座城市之间恰好只有一条路径?

数据规模:1≤n≤12。

植物中隐藏着的数学知识

植物中隐藏着的数学知识

植物中隐藏着的数学知识

数学,是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。下面是店铺收集整理的植物中隐藏着的数学知识,仅供参考,大家一起来看看吧。

植物中隐藏着的数学知识篇1

(1)向日葵种子的排列方式就是一种典型的数学模式。仔细观察向日葵花盘,你就会发现两组螺旋线,一组顺时针方向盘旋,另一组则逆时针方向盘旋,并且彼此相嵌。虽然在不同的向日葵品种中,种子顺、逆时针方向和螺旋线的数量有所不同,但都不会超出34和55、55和89或者89和144这3组数字,每组数字就是斐波纳契数列中相邻的两个数。植物学家发现,在自然界中,这两种螺旋结构只会以某些“神奇”的组合同时出现。

比如,21个顺时针,34个逆时针,或34个顺时针,55个逆时针。有趣的是,这些数字属于一个特定的数字列:斐波纳契数列,即1,2,3,5,8,13,21,34等,每个数都是前面两数之和。不仅葵花子粒子的排列、还有雏菊,梨树抽出的新枝,以及松果、蔷薇花、蓟叶等都遵循着这一自然法则。

(2)如果你仔细地观察一下雏菊,你会发现雏菊小菊花花盘的蜗形排列中,也有类似的数学模式,只不过数字略小一些,向右转的有21条,向左转的34条。雏菊花冠排列的螺旋花序中,小花互以137度30分的夹角排列,这个精巧的角度可以确保雏菊茎杆上每一枚花瓣都能接受最大量的阳光照射。

(3)在仙人掌的结构中有这一数列的特征。研究人员分析了仙人掌的形状、叶片厚度和一系列控制仙人掌情况的各种因素,发现仙人掌的斐波纳契数列结构特征能让仙人掌最大限度地减少能量消耗,适应其在干旱沙漠的生长环境。

树木数学知识点总结

树木数学知识点总结

树木数学知识点总结

1. 树木的形状

树木是一种生长在地球上的植物,它的形状在数学中可以用几何学的知识进行描述。树木

的形状通常是复杂的,不规则的,它们的形态受到生长环境、气候条件、生物学特性等多

种因素的影响。树木的形状可以用分支结构、树干的曲率、叶片的形状等几何特征来描述。

在数学中,树木的形状可以用多种方法进行建模和描述。例如,分支结构可以用图论中的

树结构来描述,叶片的形状可以用曲线和曲面来描述,树干的曲率可以用微分几何中的曲

率来描述。研究树木的形状对于了解其生长规律,探索其生命力和适应能力等方面具有重

要意义。

2. 树木的生长模式

树木生长是一个复杂的过程,它受到环境因素和内在生物学因素的影响。在数学中,人们

通常用数学模型来描述树木的生长规律,这可以帮助研究树木的生长规律、预测树木的生

长趋势等。

树木的生长可以用生长曲线来描述,生长曲线通常是一个随时间变化的曲线,它可以用数

学函数来描述,如指数函数、对数函数等。树木的生长还受到季节、气候、水分、养分等

因素的影响,这些因素可以用数理统计学的方法来分析和建模。

研究树木的生长模式对于了解其生长规律、预测其生长趋势、优化栽培管理等方面具有重

要意义。通过数学建模和分析,可以帮助人们更好地理解树木的生长规律,并为树木的保

护和利用提供科学依据。

3. 树轮计数

树木的树轮是树干横截面上的圆形环,它的宽度和密度可以反映树木的生长情况、年龄和

环境变化情况。在数学中,树轮计数是一种重要的方法,可以用来确定树木的年龄、生长

速度、环境变化等信息。

树木的树轮通常是周期性的,每年会形成一个新的树轮,因此可以通过计数树轮的数量来

10生成树

10生成树
生成树
本节知识点: 本节知识点:
1.生成树及其求法 生成树及其求法 2.生成树的应用 生成树的应用
生成树
为无向图, 设G为无向图,若G的生成子图是一 为无向图 的生成子图是一 棵树,则该树称为G的生成树。 棵树,则该树称为 的生成树。 的生成树为T, 设G的生成树为 ,则T中的边称为生 的生成树为 中的边称为生 成树的树枝 树枝。 成树的树枝。 G的不在生成树 中的边称为生成树 的不在生成树T中的边称为生成树 的不在生成树 的弦。 所有弦的集合称为生成树T的 所有弦的集合称为生成树 的补。由 生成树的补导出的G的子图称为余树。 的子图称为余树 生成树的补导出的 的子图称为余树。
是连通图G=<n,m>的生成树 , Ck 是对 的生成树, 定理 设 T是连通图 是连通图 的生成树
定理
• 设T是n阶m条边的无向连通图 的一棵生成树 设 条边的无向连通图G的一棵生成树 是 阶 条边的无向连通图 的一棵生成树,设 的树枝, 的只含树枝e e1,e2,…,en-1为T的树枝,设Sr是G的只含树枝 r其 的树枝 的只含树枝 余边均为弦的割集(必存在 必存在), 余边均为弦的割集 必存在 ,称Sr为G的对应树 的对应树 基本割集, 枝er的基本割集,r = 1, 2, …, n-1。并称 1, - 。并称{S S2, …,Sn-1}为对应 的基本割集系统。 为对应T的基本割集系统。 为对应 • 求树枝 对应的基本割集的方法如下: 求树枝e对应的基本割集的方法如下 对应的基本割集的方法如下: 中删除, - 有两个连通分支 有两个连通分支, 将e从T中删除,T-{e}有两个连通分支,记为 从 中删除 T1,T2 。 设V1 ,V2为T1,T2的顶点集,则e的基本割 的顶点集, 的基本割 集为 Se={e|e=uv∈E(G) ∧ u ∈V1 ∧ v ∈ V2}。 ∈ 。 基本割集系统和基本回路系统有着类似的性质。 基本割集系统和基本回路系统有着类似的性质。 略。

聚焦数学建模思想_培养数学应用意识——以“用树状图或表格求概率”为例

聚焦数学建模思想_培养数学应用意识——以“用树状图或表格求概率”为例

2024年第6期教育教学

SCIENCE FANS 聚焦数学建模思想 培养数学应用意识

——以“用树状图或表格求概率”为例

陈卫军,李文靖

(四川师范大学附属中学,四川 成都 610066)

【摘 要】培养学生应用数学知识解决实际问题的意识是数学教学的重要目标之一,而数学建模则能为培养学生的数

学应用意识提供基本方法和手段,并促进学生数学核心素养的发展。数学建模是一种数学基本思想,也是核心素养中重要的数学思维品质之一。经历数学模型的感知、建立、应用过程,学生能够感受到生活与数学的联系,积累运用数学知识解决实际问题的经验,掌握数学思想方法,提高数学应用能力,增强创新意识。文章以统计与概率教学实例为基本载体,聚焦数学模型观念,培养学生的数学应用意识、创新能力,从而促进其核心素养的形成。

【关键词】数学建模;模型观念;应用意识;初中数学

【中图分类号】G633.6 【文献标识码】A 【文章编号】1671-8437(2024)06-0076-03

《义务教育数学课程标准(2022年版)》明确要求初中生要有模型观念,知道数学建模是数学与现实联系的基本途径,能够初步感知数学建模的基本过程,从现实生活或具体情境中抽象出数学问题、分析问题、建构模型并解决实际问题[1]。数学建模是对现实问题进行数学抽象,用数学语言表达问题、用数学知识与方法构建模型解决问题的过 程[2]。因此,教师在日常教学中应注重提高学生的模型意识,渗透模型观念,培养学生的数学思维、创新意识,使学生灵活运用所学的数学知识与思想方法去解决实际问题。

学习统计与概率相关知识,有助于学生感悟从不确定性的角度认识客观世界的思维模式和解决问题的方法,初步理解通过数据认识现实世界的意义,感知大数据的时代特征,发展数据观念和模型观念。

生成树计数及其应用

生成树计数及其应用

v2
1
0
1
e2 v3
v3 0 1 1
6
图G
图的关联矩阵
• 图的关联矩阵有什么特殊的性质呢? 我们不妨来考察一下B和它的转置矩阵 BT的乘积。
7
图的关联矩阵
• 根据矩阵乘法的定义,我们可以得到:
m
m
BT Bij BikBTkj BikBjk
k1
k1
• 也就是说,BBTij是B第i行和第j行的内积。
• 刚才的证明过程看起来有些“深奥”,下 面就让我们从直观上来理解一下这个定理 的原理。
15
定理的理解
• 试求方程
x1 +x2 + x3 =2
所有非负整数解的个数。
• 这是大家都很熟悉的一道组合计数问题。
• 通常的解法是,设有2个1和两个△,我们
将这4个元素任意排列,那么不同的排列的
个数就等于原方程解的个数,即
• 因此,我们需要
1、将所有的必选边压缩 2、求压缩后的图的生成树的个数
24
问题分析
• 压缩一条边的时间复杂度为O(n),而最多 只要压缩n-1条边。因此,第一步的复杂度 为O(n2)。
• 计算一个图的生成树的个数的时间复杂度 依赖于求其Kirchhoff矩阵行列式的时间复 杂度,为O(n3)。
• 因此,整个算法的时间复杂度为O(n3)。

专业又有趣的数学科普大集合

专业又有趣的数学科普大集合

专业又有趣的数学科普大集合

以下是一些专业又有趣的数学科普读物,涵盖了数学的不同领域:

1. 《数学之美》:作者是谷歌首席科学家吴军,他试图用生动的文笔来阐述数学在信息科学中的应用,从而让读者更好地理解与体会到数学的魅力。

2. 《魔鬼数学》:这本书讲述了数学如何成为现代世界的主导力量,作者是美国知名科普作家、《连线》杂志的数学顾问詹姆斯·格雷克。

3. 《概率与决策:隐藏在生活中的数学》:作者是《连线》杂志的数学顾问艾伦·迪茨,该书以通俗易懂的方式介绍了概率和决策的基础知识,并解释了它们在日常生活中的应用。

4. 《矩阵计算》:作者是美国数学家戴维·卡森,该书通过丰富的例子介绍了矩阵计算在解决实际问题中的应用,如线性方程组、优化问题等。

5. 《万物皆数》:作者是法国数学家米卡埃尔·洛奈,该书以优美的文笔和深刻的理解,引领读者领略了从无穷小到无穷大之间数学的壮丽景象。

6. 《几何学与生活》:作者是美国数学家杰夫·塔珀,该书以通俗易懂的方式介绍了几何学的基本概念和原理,并解释了它们在日常生活中的应用。

7. 《数学探秘:从无穷小到无穷大》:作者是美国数学家卡尔·B·波耶,该书以引人入胜的方式介绍了数学的各个领域,包括代数、几何、微积分等。

以上书籍涵盖了不同的数学领域和应用场景,可以帮助读者更全面地了解数学的魅力和应用价值。

《生成树算法》PPT课件

《生成树算法》PPT课件
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行动中的贪婪算法
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行动中的贪婪算法
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行动中的Prim算法
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从黄色结点到绿色结点的最小代价弧能通 过把在优先队列中的弧值替换找到。
A
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行动中的Prim算法
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• 该定理也可以扩展到有向图上,用来计算 有向图的外向树的个数。
信息学竞赛中的应用
• [例二] UVa p10766 Organising the Organisation
• [例三] 国王的烦恼
[例三]国王的烦恼
• 一个王国由n座城市组成。 • 由于遭到了洪水的袭击,许多道路都被冲
毁了。
• 国王组织了专家进行研究,列举出了所有 可以正常通行的道路。其中有的已经被冲 毁,需要重新修复;有的则可以继续使用。 并且所有可以继续使用的道路没有形成环。
两个问题的对比
类似
方程的解
图的生成树
对应
排列方案
对应 类似
展开式的项
不同之处在于: 相互之间的对应关系更加隐蔽、复杂
需要更加强大的数学理论来支撑
定理的扩展
• 利用该定理,我们可以容易得到著名的 Cayley公式:完全图Kn有nn-2颗生成树。
• 我们刚才只对图中没有重边的情况进行了 分析。实际上,图中有重边时该定理仍然 成立,并且证明与没有重边的情况类似。
det Brx 2
x1,2,,m
x1,2,,m
x1,2,,m
|x|n1
|x|n1
|x|n1
• 注 若意属观于x察的上n面-1的条式边子形,成BrxB了rxT一实颗际树上时是,图由Gx的 Kirchhoff矩阵的一 性个 质n可-知1主de子t B式rxB。rxT 其等中于G1。x
• 是 的 若 至由子属少所图于含x有。有的的两n顶 个-1点 连条和 通边属 块没于 ,有这x形的时成边d树e组t B,成rxB则r的xT G等一x中于个将0G。
• 因此,当i=j时, BBTij=vi的度数;而当 i1≠,j时否,则如BB果Ti存j=在0。边(vi,vj),那么BBTij=-
• 我们通常将BBT称为图的Kirchhoff矩阵。
图的Kirchhoff矩阵
• 对于无向图G,它的Kirchhoff矩阵C定义为它的 度数矩阵D减去它的邻接矩阵A。显然,这样的定 义满足刚才描述的性质。
定理的证明
• 我们知道,C=BBT,因此,我们可以把C 的问题转化到BBT上来。
• 设Br为B去掉第r行得到的矩阵,容易知道 Cr =Br Br T。这时,根据Binet-Cauchy公 式,我们可以将Cr的行列式展开。
detCr det BrBTr
det Brx det BrxT
b
• 共有2种方案,如右
下角所示
d
d
方案1
方案2
问题分析
• 难点在于
– 由于必选边的存在,我们无法直接应用 Matrix-Tree定理
• 我们知道,如果要求生成树中必须包含某 条边e,那么,我们可以将e压缩,将原图 的问题转化到新图上来。
• 因此,我们需要
1、将所有的必选边压缩 2、求压缩后的图的生成树的个数
问题分析
• 压缩一条边的时间复杂度为O(n),而最多 只要压缩n-1条边。因此,第一步的复杂度 为O(n2)。
• 计算一个图的生成树的个数的时间复杂度 依赖于求其Kirchhoff矩阵行列式的时间复 杂度,为O(n3)。
• 因此,整个算法的时间复杂度为O(n3)。
总结
矩阵的行列式
模型转化
数学证明
• 让我们通过一个例子来解释一下定理。如 图所示,G是一个由5个点组成的无向图。
• 它的Kirchhoff矩阵C为
2 1 1 0 0
1 3 1 1 0
1 1 3 0 1
0 1 0 2 1
0
0
1 1
2
Matrix-Tree定理
• 我们取r=2,根据行列式的定义易知 |detC2 | =11,这11颗生成树如下图所示。
– 点:城市 – 边:通讯线路
• 任意两点之间恰好只有一条路径
– 这是一颗树!
• 问题转化为:给定一个n个点的无向图,其 中无重边和自环,试求其生成树的个数。
分析
• 由于原题规模较小,因此我们可以使用一 些复杂度较高的算法来解决它,如指数级 的动态规划算法。
• 但是,如果规模更大一些呢? • 预备知识
• 有了Kirchhoff矩阵这个工具,我们可以引入 Matrix-Tree定理:
– 对于一个无向图G,它的生成树个数等于其Kirchhoff 矩阵任何一个n-1阶主子式的行列式的绝对值。
– 所谓n-1阶主子式,就是对于任意一个r,将C的第r行 和第r列同时删去后的新矩阵,用Cr表示。
Matrix-Tree定理
e2 v3
v3 0 1 1
图G
图的关联矩阵
• 图的关联矩阵有什么特殊的性质呢? 我们不妨来考察一下B和它的转置矩阵 BT的乘积。
图的关联矩阵
• 根据矩阵乘法的定义,我们可以得到:
m
m
BB T ij Bik BT kj Bik B jk
k 1
k 1
• 也就是说,BBTij是B第i行和第j行的内积。
关联矩阵、Kirchhoff矩阵
图的关联矩阵
• 对于无向图G,我们定义它的关联矩阵B是 一个n*m的矩阵,并且满足:
– 如果ek=(vi,vj),那么Bik和Bjk一个为1,另一 个为-1,而第k列的其他元素均为0。
• 图G的关联矩阵如右下角所示:
v2
e1 e2 e3
v1 e1
e3
v1 1 1 0 v2 1 0 1
图的生成树
扎实的数学功底是解决问题的保证 创造性的联想则是解决问题的灵魂
• 这个定理看起来非常“神奇”,让我们尝 试着去证明一下吧!
定理的证明
• 经过分析,我们可以发现图的Kirchhoff矩 阵C具有一些有趣的性质:
– C的行列式总是0。 – 如果图是不连通的,则C的任一个n-1阶主子式
的行列式均为0。 – 如果图是一颗树,那么C的任一个n-1阶主子式
的行列式均为1。 – 证明略。
• 试求方程 x1 +x2 + x3 =2
所有非负整数解的个数。
• 这是大家都很熟悉的一道组合计数问题。 • 通常的解法是,设有2个1和两个△,我们
将这4个元素任意排列,那么不同的排列的
个数就等于原方程解的个数,即 C42 。
• 为什么要这样做呢?
定理的理解
• 我们将所有6种排列列出后发现,一种排列就对应 了原方程的一个解:
• 因此,我们认为:每次从边集中选出n-1条
边,若它们形成了生成树,则答案加1,否
则不变。
定理的理解
• 当x取遍边集所有大小为n-1的子集后,我 们就可以得到原图生成树的个数。这样我 们成功证明了定理!
• 刚才的证明过程看起来有些“深奥”,下 面就让我们从直观上来理解一下这个定理 的原理。
定理的理解
生成树的计数及其应用
芜湖一中 周冬
引入
最小(大)生成树 最小(大)度限制生成树
最优比率生成树 ……
[例一]高速公路
• 一个国家需要在n座城市之间建立通信网络。 • 某些城市之间可以铺设通信线路。 • 要求任意两座城市之间恰好有一条通讯路
线,试求方案个数。 • 满足:1≤n ≤12。
分析
• 首先将问题抽象成图论模型
det Brx BrxT
det Brx 2
x1,2,,m
x1,2,,m
x1,2,,m
|x|n1
|x|n1
|x|n1
• 其中,Brx 是把Br中属于x的列抽出后形成的 新矩阵。
wk.baidu.com 定理的证明
detCr det BrBTr
det Brx det BrxT
det Brx BrxT
– △ △ 11对应x1=0,x2=0,x3=2 – △ 1 △ 1对应x1=0,x2=1,x3=1 – △ 11 △对应x1=0,x2=2,x3=0 – ……
• 也就是说,我们通过模型的转化,找出了原问题 和新问题之间的对应关系,并利用有关的数学知 识解决了转化后的新问题,也就同时解决了原问 题。
[例三]国王的烦恼
• 国 如王右希图望所修示建 ,最 王少 国的 由
a
道 a、路b,、使c、得d任,意4两座个城
c
城 市市组之成间都能互达。
b
• 请 其你中计算可行方案的
总– 蓝数色。边表示可以通行 • 下但面需我要们修通复过的一道个路例 a
子– 红来色看边一表下示。可以继续
da c
c
使用的道路
b
• 这种转化的重要意义在于:在不同问题之间的架 起了互相联系的桥梁。
定理的理解
• 回到我们讨论的Matrix-Tree定理上来。
• 我们同样是经过模型的转化后(将图模型 转化为矩阵模型),发现Binet-Cauchy公 式展开式中的每一项对应着边集一个大小 为n-1的子集。其中,值为1的项对应一颗 生成树,而没有对应生成树的项值为0。这 样,将问题转化为求展开式中所有项之和。 再利用已有的数学知识,就可以成功解决 这个问题。
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